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title: "Dashboard Dirección de Bosques Nativos"
output:
flexdashboard::flex_dashboard:
social: ["menu"]
orientation: columns
navbar:
source_code: embed
---
```{r setup, include=FALSE}
library(flexdashboard)
library(sf)
library(leaflet)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(DT)
library(scales)
library(htmltools)
library(leaflet.extras)
library(leafem)
library(htmlwidgets)
library(leafgl)
library(stringr)
library(shiny)
library(leaflegend)
# Leer los archivos de datos espaciales
PPR <- st_read("./archivos/Datos/PPR2.shp")
#class<-`(PPR)
#Convertir capa multipoints a points
PPR2 <- st_cast(PPR,"POINT")
st_crs(PPR2)
PPBN <- st_read("./archivos/Datos/mujeres.shp")
PIC <- st_read("./archivos/Datos/PIC.shp")
proyectos <- st_read("./archivos/Datos/proyectos_final_4.shp")
cantPPR <- nrow(PPR2)
cantPPBN <- nrow(PPBN)
cantPIC <- nrow(PIC)
Cantproyectos<- nrow(proyectos)
PPR3 <- st_drop_geometry(PPR2)
PPBN2 <- st_drop_geometry(PPBN)
PIC2 <- st_drop_geometry(PIC)
tablaPPR <- PPR2 %>%
group_by(Pcia) %>%
summarise( cantidadPPR2 = n())
datatable(tablaPPR)
tablaPIC <- PIC2 %>%
group_by(Pcia) %>%
summarise( cantidadPIC2 = n())
datatable(tablaPIC)
tablaPPBN <- PPBN2 %>%
group_by(Pcia) %>%
summarise( cantidadPPBN2 = n())
datatable(tablaPPBN)
tablacsv<-read.csv("./archivos/Datos/tabla_pic.csv", header = TRUE, sep = ";", col.names = c("Id","Comunidad", "Etnia", "Dpto", "Sup_Ha", "Cant_Flias", "Pcia", "Monto", "Sup_Bos_%", "Cat_I", "Cat_II", "Cat_III", "Sup_Dec"))
```
**Presentación General**
===================================================================
Column {data-width=350}{.tabset}
-----------------------------------------------------------------------
### **Presentación**
<span style="font-size: 18px;">**Proyecto Pagos por Resultados de REDD+ de la Argentina para el período 2014-2016 (GCP/ARG/029/GCF)**</span>
<style>
.justificado {
text-align: justify;
}
</style>
<div class="justificado">
<span style="font-size: 16px;">En el año 2020 el Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible de la Nación, en colaboración con la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO), preparó un proyecto para ser presentado en el Programa Piloto de Pagos Basados en Resultados REDD+ del Fondo Verde del Clima (FVC). Dicho proyecto solicitó pagos por los resultados obtenidos a partir de la implementación Ley Nac. Nº 26.331 de Presupuestos Mínimos de Protección Ambiental de los Bosques Nativos (Ley de Bosques) que, junto a otras variables concurrentes, ha generado una reducción de emisiones de carbono a partir de la deforestación evitada durante el período 2014-2016. Gracias a estos resultados y al desarrollo de la propuesta de financiamiento, el FVC aprobó un desembolso de U$S 82 millones para llevar adelante un nuevo proyecto de lucha contra la deforestación y el manejo sostenible de los bosques en todo el país.</span>
<span style="font-size: 16px;">Desde esta perspectiva, el Proyecto PPR promueve Planes de Manejo de los Bosques NAtivos a diferentes escalas que van desde lo regional a lo predial: Planes de Cuencas Forestales, Planes Integrales Comunitarios (PICs), Manejo de Bosques con Ganadería Integrada (MBGI), Planes de Prevención de Incendios Forestales. Además, el proyecto promueve el desarrollo del conocimiento sobre dinámica y uso de los bosques nativos, incrementar las capacidades de monitoreo y control, tanto a nivel nacional como provincial; y aumentar la presencia en territorio de agentes de control y promoción. Adicionalmente, invertirá en un programa específico de apoyo a grupos de mujeres rurales que habitan los bosques nativos (PPBN).</span>
<span style="font-size: 16px;">La asignación de los recursos del FVC, en referencia a la implementación de diferentes componentes o tipologías de Planes de Manejo se resumen en la fig. 1 y todas tienen en común el esquema de planificación consignado en la fig. 2.</span>
</div>
<div style="display: flex; justify-content: center;">
<img src="./Esquema_PPR_2.png" style="max-width: 100%;">
</div>
<span style="font-size: 16px;">Este tablero hace referencia a los Planes Cuenca Forestal, PIC, MBGI y del PPBN asignados a las provincias de Santiago del Estero , Tucumán y Santa Fé, los cuales se encuentran más avanzados en su ejecución.</span>
### **Ubicación**
```{r}
# Crear los iconos personalizados con Font Awesome
IconSet <- awesomeIconList(
"CF" = makeAwesomeIcon(icon = 'spinner', markerColor = "red", iconColor = 'white', library = "fa"),
"PIC" = makeAwesomeIcon(icon = 'cog', markerColor = 'darkgreen', iconColor = 'white', library = "fa"),
"MBGI" = makeAwesomeIcon(icon = 'dot-circle-o', markerColor = 'orange', iconColor = 'white', library = "fa"),
"PPBN" = makeAwesomeIcon(icon = 'venus', markerColor = 'purple', iconColor = 'white', library = "fa")
)
# Crear los nombres de los grupos
groups <- c(
"CF" = "Cuenca Forestal (CF)",
"PIC" = "Planes Integrales Comunitarios (PICs)",
"MBGI" = "Manejo de Bosque con Ganadría Integrada (MBGI)",
"PPBN" = "Programa de Productoras del Bosque nativo (PPBN)"
)
# Añadir una nueva columna a PPR2 para los nombres completos de los grupos
PPR2 <- PPR2 %>%
mutate(GroupName = recode(PPR, !!!groups))
# Crear el mapa interactivo usando leaflet()
mapa <- leaflet(data = PPR2) %>%
addTiles('https://wms.ign.gob.ar/geoserver/gwc/service/tms/1.0.0/mapabase_topo@EPSG%3A3857@png/{z}/{x}/{-y}.png') %>%
setView(lng =-63,lat =-29, zoom = 6) %>%
addWMSTiles(
"https://wms.ign.gob.ar/geoserver/capabaseargenmap/gwc/service/wmts?request=GetCapabilities",
layers= "Capa base Argenmap",
options = WMSTileOptions(format = "image/png", transparent = TRUE),
tileOptions(tms = TRUE),
attribution = "© <a href='https://www.ign.gob.ar/AreaServicios/Argenmap/Introduccion'>Argenmap mapa base</a>")
# Agregar marcadores con popups
mapa <- mapa %>%
addAwesomeMarkers(icon = ~IconSet[PPR],
group = ~GroupName,
popup = ~paste("Nombre:", Nombre, "<br>", "Dpto:", Dpto, "<br>"))
# Agregar marcadores con popups
mapa <- mapa %>%
addLegendAwesomeIcon(iconSet = IconSet,
orientation = "horizontal",
title = htmltools::tags$div(
style = "font-size: 14px; font-weight: bold;",
"Leyenda"),
labelStyle = "font-size: 12px;",
position = "bottomleft",
group = "groups")
mapa <- mapa %>%
addLayersControl(
overlayGroups = unique(PPR2$GroupName),
options = layersControlOptions(collapsed = TRUE)
)
# Agregar el logo al mapa
mapa <- mapa %>%
addLogo(img = "https://intranet.ambiente.gob.ar/assets/imagenes/logo_amb_blanco.svg",
position = "topleft",
offset.x = 50,
offset.y = -45,
width = 271,
height = 150)
# https://www.fao.org/images/corporatelibraries/fao-logo/fao-logo-es.svg?sfvrsn=f64522b4_36
mapa <- mapa %>%
addFullscreenControl(
position = "topleft",
)
# Agregar botón de fácil centrado
mapa <- mapa %>%
addEasyButton(
easyButton(
icon = "fa-crosshairs",
title = "Centrar mapa",
onClick = JS("function(btn, map) { map.setView([-29, -63], 6); }")
)
)
# Agregar barra de escala
mapa <- mapa %>%
addScaleBar(position = "bottomright",
options = scaleBarOptions(maxWidth = 100,
metric = TRUE,
imperial = TRUE,
updateWhenIdle = TRUE))
# Agregar minimapa
mapa <- mapa %>%
addMiniMap(tiles = 'https://wms.ign.gob.ar/geoserver/gwc/service/tms/1.0.0/capabaseargenmap@EPSG%3A3857@png/{z}/{x}/{-y}.png',
toggleDisplay = TRUE,
minimized = FALSE,
width = 100,
height = 100,
position = 'bottomright',
center = c(-29, -63), # Centro del minimapa
zoomLevelFixed = 2 # Nivel de zoom fijo del minimapa
)
# Agregar herramienta de medición
mapa <- mapa %>%
addMeasure(position = "bottomleft",
primaryLengthUnit = "meters",
primaryAreaUnit = "sqmeters",
activeColor = "#3D535D",
completedColor = "#7D4479")
# Mostrar el mapa interactivo final
mapa
```
Column {data-width=300}{.tabset}
-----------------------------------------------------------------------
### **Proyectos por Jurisdicción**
```{r}
# Calcular la cantidad de proyectos por provincia y tipo
cantidadproyectos <- PPR2 %>%
group_by(Pcia, PPR) %>%
summarise(cantidad = n()) %>%
ungroup() # Desagrupar para evitar errores de agrupación posteriores
# Definir el orden de los tipos de proyectos para mostrar en el gráfico
orden_tipos <- c("PIC", "MBGI", "CF", "PPBN") # Define el orden de los tipos de proyectos
# Reordenar el factor Tipo según el orden definido
cantidadproyectos$PPR <- factor(cantidadproyectos$PPR, levels = orden_tipos)
# Crear el gráfico de columnas
ggplot(data = cantidadproyectos, aes(x = Pcia, y = cantidad, fill = PPR, label = cantidad)) +
geom_col(position = "dodge") + # Usar geom_col para crear un gráfico de columnas agrupadas por tipo
geom_text(position = position_dodge(width = 0.9), vjust = -0.5) + # Agregar etiquetas encima de las columnas
labs(x = "Provincia", y = "Cantidad de Proyectos") +
scale_fill_manual(values = c("darkgreen", "orange", "red", "purple")) + # Colores personalizados para cada tipo de proyecto
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) # Rotar las etiquetas del eje x para mejor legibilidad
```
### **Familias Destinatarias por Jurisdicción**
```{r}
# Calcular el total de familias por provincia
FliasDes <- PPR2 %>%
group_by(Pcia) %>%
summarise(Total_Flias = sum(Cant_Flias))
# Calcular el total de familias en todos los proyectos
total_FliasDes <- sum(proyectos$Cant_Flias)
# Definir colores personalizados
colores <- c("#1f77b4", "#ff7f0e", "#2ca02c")
# Crear el gráfico de barras polar
ggplot(data = FliasDes, aes(x = "", y = Total_Flias, fill = Pcia)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_text(aes(label = Total_Flias),
position = position_stack(vjust = 0.5),
size = 4) +
coord_polar(theta = "y") +
theme_void() +
scale_fill_manual(values = colores) # Aplicar colores personalizados
```
### **Superficie Total de Bosque con Manejo Forestal por Jurisdicción**
```{r}
# Calcular el total de familias por provincia
Bosques <- PPR2 %>%
group_by(Pcia) %>%
summarise(Total_Sup = sum(Sup_Ha))
# Redondear el total de superficie
Bosques$Total_Sup <- round(Bosques$Total_Sup)
# Calcular el total de familias en todos los proyectos
total_Bosques <- sum(PPR2$Sup_Ha)
# Definir colores personalizados
colores <- c("#1f77b4", "#ff7f0e", "#2ca02c")
# Crear el gráfico de barras polar
ggplot(data = Bosques, aes(x = "", y = Total_Sup, fill = Pcia)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_text(aes(label = Total_Sup),
position = position_stack(vjust = 0.5),
size = 4) +
coord_polar(theta = "y") +
theme_void() +
scale_fill_manual(values = colores) # Aplicar colores personalizados
```
Column {data-width=250}
-----------------------------------------------------------------------
**Indicadores Económicos**
### Indicadores
```{r}
# Obtener el monto total de la columna Monto_U.S en PPBN
PPR_monto <- PPR2 %>%
select(Monto)
# Calcular la suma del monto total
total_PPR_monto <- sum(PPR_monto$Monto)
# Formatear el número para mostrarlo sin notación científica
formatted_total_monto_PPR <- format(total_PPR_monto, scientific = FALSE)
valueBox(formatted_total_monto_PPR, caption = "Inversión Total (U$S)", icon = "fa-solid fa-comments-dollar fa-beat-fade", color = "#2ca02c")
```
### Indicadores
```{r}
# Obtener el monto total de la columna Monto en PPBN para SDE
monto_SDE <- PPR2 %>%
filter(Pcia == "SDE") %>%
select(Monto)
# Calcular la suma del monto total
PPR_monto_SDE <- sum(monto_SDE$Monto, na.rm = TRUE)
# Formatear el número para mostrarlo sin notación científica
formatted_PPR_monto_SDE <- format(PPR_monto_SDE, scientific = FALSE)
# Mostrar el valor en un valueBox (dentro de una aplicación Shiny)
valueBox(formatted_PPR_monto_SDE, caption = "Inversión en SDE", icon = "fa-solid fa-comments-dollar fa-beat-fade", color = "#2ca02c")
```
### Indicadores
```{r}
# Obtener el monto total de la columna Monto en PPBN para SDE
monto_SF <- PPR2 %>%
filter(Pcia == "SF") %>%
select(Monto)
# Calcular la suma del monto total
PPR_monto_SF <- sum(monto_SF$Monto, na.rm = TRUE)
# Formatear el número para mostrarlo sin notación científica
formatted_PPR_monto_SF <- format(PPR_monto_SF, scientific = FALSE)
valueBox(formatted_PPR_monto_SF, caption = "Inversión en SF", icon = "fa-solid fa-comments-dollar fa-beat-fade", color = "#2ca02c")
```
### Indicadores
```{r}
# Obtener el monto total de la columna Monto en PPBN para SDE
monto_TUC <- PPR2 %>%
filter(Pcia == "TUC") %>%
select(Monto)
# Calcular la suma del monto total
PPR_monto_TUC <- sum(monto_TUC$Monto, na.rm = TRUE)
# Formatear el número para mostrarlo sin notación científica
formatted_PPR_monto_TUC <- format(PPR_monto_TUC, scientific = FALSE)
valueBox(formatted_PPR_monto_TUC, caption = "Inversión en TUC", icon = "fa-solid fa-comments-dollar fa-beat-fade", color = "#2ca02c")
```
**Planes Integrales Comunitarios (PICs)**
==================================================================
Column {data-width=350} {.tabset}
-----------------------------------------------------------------------
### **Presentación**
<style>
.justificado {
text-align: justify;
}
</style>
<div class="justificado">
<span style="font-size: 15px;">
Los PIC (Planes Integrales Comunitarios) son una Modalidad de Plan de Manejo Sostenible y/o de Conservación de los bosques nativos, con un enfoque de planificación y gestión comunitaria participativa, mediante el cual comunidades campesinas e indígenas que viven y dependen de los bosques nativos formulan propuestas de uso sostenible para los territorios que utilizan/habitan, con base en los procedimientos generales de la Ley de Bosques.
**El Plan PIC es un documento de planificación participativa de territorios colectivos ocupados por una o más comunidades, orientados a fortalecer sus medios de vida, garantizar el acceso legal al uso de sus recursos y promover el arraigo rural y permanencia cultural en el territorio. Se planifican bajo enfoques de manejo forestal comunitario y de manera integrada a otras producciones tradicionales.**
Por medio de esta modalidad se busca vincular a las familias productoras forestales de comunidades indígenas y campesinas a la Ley de Bosques.
El diálogo, consenso y participación comunitaria son factores centrales y transversales en las etapas de preparación, formulación e implementación del PIC. Los PIC permiten fortalecer a las organizaciones locales, reconocer los territorios de uso por parte de cada comunidad, planificar la gestión en una secuencia ordenada y documentada en tiempo y espacio, y promover la producción mediante inversiones estratégicas, capacitación y acceso a los mercados.</span>
</div>
<div style="display: flex; justify-content: center;">
<img src="./Parte_2_PIC.png" style="max-width: 100%;">
</div>
### **Ubicación**
```{r}
# Crear el mapa interactivo usando leaflet()
mapa <- leaflet (data = PIC) %>%
addTiles('https://wms.ign.gob.ar/geoserver/gwc/service/tms/1.0.0/mapabase_topo@EPSG%3A3857@png/{z}/{x}/{-y}.png') %>%
setView(lng =-63,lat =-29, zoom = 6) %>%
addWMSTiles(
"https://wms.ign.gob.ar/geoserver/capabaseargenmap/gwc/service/wmts?request=GetCapabilities",
layers= "Capa base Argenmap",
options = WMSTileOptions(format = "image/png", transparent = TRUE),
tileOptions(tms = TRUE),
attribution = "© <a href='https://www.ign.gob.ar/AreaServicios/Argenmap/Introduccion'>Argenmap mapa base</a>")
mapa <- mapa %>%
addPolygons(popup = ~paste("Nombre:", Comunidad, "<br>", "Dpto:", Dpto, "<br>"), color = "red", group= "PIC")
mapa <- mapa %>%
addLayersControl(
overlayGroups = c("PIC"),
options = layersControlOptions(collapsed = TRUE)
)
# Agregar el logo al mapa
mapa <- mapa %>%
addLogo(img = "https://intranet.ambiente.gob.ar/assets/imagenes/logo_amb_blanco.svg",
position = "topleft",
offset.x = 50,
offset.y = -45,
width = 271,
height = 150)
mapa <- mapa %>%
addFullscreenControl(
position = "topleft",
)
# Agregar botón de fácil centrado
mapa <- mapa %>%
addEasyButton(
easyButton(
icon = "fa-crosshairs",
title = "Centrar mapa",
onClick = JS("function(btn, map) { map.setView([-29, -63], 6); }")
)
)
# Agregar barra de escala
mapa <- mapa %>%
addScaleBar(position = "bottomright",
options = scaleBarOptions(maxWidth = 100,
metric = TRUE,
imperial = TRUE,
updateWhenIdle = TRUE))
# Agregar minimapa
mapa <- mapa %>%
addMiniMap(tiles = 'https://wms.ign.gob.ar/geoserver/gwc/service/tms/1.0.0/capabaseargenmap@EPSG%3A3857@png/{z}/{x}/{-y}.png',
toggleDisplay = TRUE,
minimized = FALSE,
width = 100,
height = 100,
position = 'bottomright',
center = c(-29, -63), # Centro del minimapa
zoomLevelFixed = 2 # Nivel de zoom fijo del minimapa
)
# Definir etiquetas y colores para la leyenda
leyenda_labels <- c("Planes Integrales Comunitarios (PICs)") # Etiquetas de las capas o grupos
leyenda_colors <- c("red") # Colores asociados a las capas o grupos
# Agregar la leyenda al mapa
mapa <- mapa %>%
addLegend(
position = "bottomleft",
labels = leyenda_labels,
colors = leyenda_colors,
title = "Leyenda"
)
# Agregar herramienta de medición
mapa <- mapa %>%
addMeasure(position = "bottomleft",
primaryLengthUnit = "meters",
primaryAreaUnit = "sqmeters",
activeColor = "#3D535D",
completedColor = "#7D4479")
# Mostrar el mapa interactivo final
mapa
```
Column {data-width=300}{.tabset}
-----------------------------------------------------------------------
### **Proyectos por Jurisdicción**
```{r}
# Calcular la cantidad de proyectos por provincia y ordenar de mayor a menor
proyectos_por_provincia <- PIC2 %>%
group_by(Pcia) %>%
summarise(cantidad = n()) %>%
arrange(desc(cantidad)) # Ordenar de mayor a menor según la cantidad de proyectos
# Definir colores personalizados para las barras
colores <- c("#1f77b4", "#ff7f0e", "#2ca02c")
# Crear el gráfico de barras de monto total por provincia (ordenado de mayor a menor)
ggplot(data = proyectos_por_provincia, aes(x = reorder(Pcia, -cantidad), y = cantidad, fill = Pcia)) +
geom_bar(stat = "identity") + # Utilizar geom_bar con stat = "identity" para usar los valores como alturas de las barras
geom_text(aes(label = cantidad), vjust = -0.5, size = 4, color = "black") + # Agregar etiquetas con la cantidad de proyectos
labs(x = "Provincia", y = "Cantidad de Proyectos") +
scale_fill_manual(values = colores) +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
```
### **Familias Destinatarias por Jurisdicción**
```{r}
# Calcular el total de familias por provincia
FliasDesPIC <- PIC2 %>%
group_by(Pcia) %>%
summarise(Total_Flias = sum(Cant_Flias))
# Calcular el total de familias en todos los proyectos
total_FliasDesPIC <- sum(proyectos$Cant_Flias)
# Definir colores personalizados
colores <- c("#1f77b4", "#ff7f0e", "#2ca02c")
# Crear el gráfico de barras polar
ggplot(data = FliasDesPIC, aes(x = "", y = Total_Flias, fill = Pcia)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_text(aes(label = Total_Flias),
position = position_stack(vjust = 0.5),
size = 4) +
coord_polar(theta = "y") +
theme_void() +
scale_fill_manual(values = colores) # Aplicar colores personalizados
```
### **Familias Destinatrias por Identidad Cultural**
```{r}
FliasDes_EtniaPIC <- PIC2 %>%
group_by(Etnia) %>%
summarise(Total_Flias = sum(Cant_Flias))
# Calcular el total de familias en todos los proyectos
total_FliasDes_EtniaPIC <- sum(proyectos$Cant_Flias)
# Definir colores personalizados
colores <- c("#d62728", "#9467bd", "#8c564b", "#e377c2", "#7f7f7f", "#bcbd22", "#17becf")
# Crear el gráfico de barras polar
ggplot(data = FliasDes_EtniaPIC, aes(x = "", y = Total_Flias, fill = Etnia)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_text(aes(label = Total_Flias),
position = position_stack(vjust = 0.5),
size = 4) +
coord_polar(theta = "y") +
theme_void() +
scale_fill_manual(values = colores) # Aplicar colores personalizados
```
Column {data-width=250}
-----------------------------------------------------------------------
**Indicadores de Manejo Forestal Comunitario según Ley Nac. N° 26331**
### Indicador 1. Superficie Total (Ha) de Bosque bajo Manejo Forestal Comunitario
```{r}
valueBox(sum(tablacsv$Sup_Dec), caption = "Superficie Total (Ha) de Bosque con Manejo Forestal", icon="fa-brands fa-pagelines fa-beat", color = "orange")
```
### Indicador 2. Superficie (Ha) de Bosque bajo Manejo Forestal en Categoría I
```{r}
valueBox(sum(tablacsv$Cat_I), caption = "Superficie (Ha) de Bosque con Manejo Forestal en Categoría I", icon="fa-solid fa-traffic-light fa-fade", color = "#d62728")
```
### Indicador 3. Superficie (Ha) de Bosque bajo Manejo Forestal en Categoría II
```{r}
valueBox(sum(tablacsv$Cat_II), caption = "Superficie (Ha) de Bosque con Manejo Forestal en Categoría II", icon= "fa-solid fa-traffic-light fa-fade", color = "yellow")
```
### Indicador 4. Superficie (Ha) de Bosque bajo Manejo Forestal en Categoría III
```{r}
valueBox(sum(tablacsv$Cat_III), caption = "Superficie (Ha) de Bosque con Manejo Forestal en Categoría III", icon="fa-solid fa-traffic-light fa-fade", color = "green")
```
### Indicador 5. Superficie (Ha) en Categoría de No Bosque
```{r}
valueBox(33320, caption = "Superficie (Ha) de No Bosque incluidas en los PICs", icon="fa-solid fa-users fa-fade", color = "white")
```
**Programa de Productoras del Bosque Nativo (PPBN)**
==================================================================
Column {data-width=350}{.tabset}
-----------------------------------------------------------------------
### **Presentación**
<style>
.justificado {
text-align: justify;
}
</style>
<div class="justificado">
<span style="font-size: 15px;">
Las relaciones de género, establecidas por estructuras sociales de organización patriarcal y colonial, implican diferencias en el acceso, uso y gestión de los recursos forestales, que perpetúan las brechas de género en las actividades productivas y del cuidado, la organización local y la gobernanza de las comunidades forestales. En este sentido, la política de género de la Organización de las Naciones Unidad para la Alimentación y la Agricultura (FAO) tiene por meta “alcanzar la igualdad entre mujeres y hombres en el desarrollo rural con miras a la eliminación del hambre y la pobreza”, para lo cual define cuatro objetivos principales:
**1 Igualdad de representación y de poder de decisión en las instituciones y organizaciones rurales.**
**2 Igualdad de derechos, acceso y control sobre los recursos naturales y productivos.**
**3 Igualdad de derechos, de acceso a servicios, mercados y trabajo decente; y de control de los ingresos y beneficios conexos.**
**4 Reducción de la carga de trabajo de las mujeres y distribución equitativa de las tareas de trabajo.**
A través del Programa de Productoras de Bosques Nativos se espera contribuir a la reducción de las brechas de género en las comunidades que habitan los bosques nativos, mejorando las condiciones de sustentabilidad ambiental y reconociendo el rol de las mujeres en la vida comunitaria y en la gestión de los bosques. El resultado esperado es lograr una mayor comprensión de cómo se dan estas relaciones de género al interior de cada región forestal del país, incorporar la perspectiva de las mujeres en torno a la gestión de los bosques y contar con un bagaje metodológico, conceptual y práctico, para cada territorio y cultura forestal que permita diseñar nuevas (y mejorar las actuales) políticas sobre los bosques en pos de la igualdad de géneros. </span>
</div>
<div style="display: flex; justify-content: center;">
<img src="./PPBN.png" style="max-width: 100%;">
</div>
### **Ubicación**
```{r}
# Crear los iconos personalizados con Font Awesome
IconSet <- awesomeIconList(
"Indigena" = makeAwesomeIcon(icon = 'venus', markerColor = 'orange', iconColor = 'white', library = "fa"),
"Campesina" = makeAwesomeIcon(icon = 'venus', markerColor = 'green', iconColor = 'white', library = "fa"),
"Campesina-Indigena" = makeAwesomeIcon(icon = 'venus', markerColor = 'red', iconColor = 'white', library = "fa")
)
# Crear los nombres de los grupos
groups <- c(
"Indigena" = "Indigena",
"Campesina" = "Campesina",
"Campesina-Indigena" = "Campesina-Indigena"
)
# Crear el mapa interactivo usando leaflet()
mapa <- leaflet(data = PPBN) %>%
addTiles('https://wms.ign.gob.ar/geoserver/gwc/service/tms/1.0.0/mapabase_topo@EPSG%3A3857@png/{z}/{x}/{-y}.png') %>%
setView(lng =-63,lat =-29, zoom = 6) %>%
addWMSTiles(
"https://wms.ign.gob.ar/geoserver/capabaseargenmap/gwc/service/wmts?request=GetCapabilities",
layers= "Capa base Argenmap",
options = WMSTileOptions(format = "image/png", transparent = TRUE),
tileOptions(tms = TRUE),
attribution = "© <a href='https://www.ign.gob.ar/AreaServicios/Argenmap/Introduccion'>Argenmap mapa base</a>")
# Agregar marcadores con popups
mapa <- mapa %>%
addAwesomeMarkers(popup = ~paste("Nombre:", Nombre, "<br>", "Dpto:", Dpto, "<br>"),
icon = ~IconSet[Tipo],
group = ~Tipo # Asignar grupo según el tipo para el control de capas
)
mapa <- mapa %>%
addLayersControl(
overlayGroups = names(groups),
options = layersControlOptions(collapsed = TRUE)
)
mapa <- mapa %>%
addLegendAwesomeIcon(iconSet = IconSet,
orientation = "horizontal",
title = htmltools::tags$div(
style = "font-size: 14px; font-weight: bold;",
"Leyenda"),
labelStyle = "font-size: 12px;",
position = "bottomleft",
group = "groups")
# Agregar el logo al mapa
mapa <- mapa %>%
addLogo(img = "https://intranet.ambiente.gob.ar/assets/imagenes/logo_amb_blanco.svg",
position = "topleft",
offset.x = 50,
offset.y = -45,
width = 271,
height = 150)
mapa <- mapa %>%
addFullscreenControl(
position = "topleft",
)
# Agregar botón de fácil centrado
mapa <- mapa %>%
addEasyButton(
easyButton(
icon = "fa-crosshairs",
title = "Centrar mapa",
onClick = JS("function(btn, map) { map.setView([-29, -63], 6); }")
)
)
# Agregar barra de escala
mapa <- mapa %>%
addScaleBar(position = "bottomright",
options = scaleBarOptions(maxWidth = 100,
metric = TRUE,
imperial = TRUE,
updateWhenIdle = TRUE))
# Agregar minimapa
mapa <- mapa %>%
addMiniMap(tiles = 'https://wms.ign.gob.ar/geoserver/gwc/service/tms/1.0.0/capabaseargenmap@EPSG%3A3857@png/{z}/{x}/{-y}.png',
toggleDisplay = TRUE,
minimized = FALSE,
width = 100,
height = 100,
position = 'bottomright',
center = c(-29, -63), # Centro del minimapa
zoomLevelFixed = 2 # Nivel de zoom fijo del minimapa
)
# Agregar herramienta de medición
mapa <- mapa %>%
addMeasure(position = "bottomleft",
primaryLengthUnit = "meters",
primaryAreaUnit = "sqmeters",
activeColor = "#3D535D",
completedColor = "#7D4479")
# Mostrar el mapa interactivo final
mapa
```
Column {data-width=300}{.tabset}
-----------------------------------------------------------------------
### **Proyectos por Jurisdicción**
```{r}
# Calcular el monto total por provincia
proyectos_por_provincia <- tablaPPBN %>%
group_by(Pcia) %>%
summarise(Total_proyectos = sum(cantidadPPBN2))%>%
arrange(desc(Total_proyectos)) # Ordenar de mayor a menor según la cantidad de proyectos
# Definir colores personalizados para las barras
colores <- c("#1f77b4", "#ff7f0e", "#2ca02c")
# Crear el gráfico de barras de monto total por provincia
ggplot(data = proyectos_por_provincia, aes(x = reorder(Pcia, -Total_proyectos), y = Total_proyectos, fill = Pcia)) +
geom_bar(stat = "identity") + # Utilizar geom_bar con stat = "identity" para usar los valores como alturas de las barras
geom_text(aes(label = paste0(Total_proyectos)), vjust = -0.5, size = 4, color = "black") + # Agregar etiquetas con el monto
labs(x = "Provincia", y = "Cantidad de Proyectos") +
scale_fill_manual(values = colores) + # Aplicar colores personalizados a las barras
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) # Rotar etiquetas del eje x para mejor visualización
```
### **Familias Destinatarias por Jusrisdicción**
```{r}
# Calcular el total de familias por provincia
FliasDesPPBN <- PPBN2 %>%
group_by(Pcia) %>%
summarise(Total_Flias = sum(Cant_Flias))
# Calcular el total de familias en todos los proyectos
total_FliasDesPIC <- sum(proyectos$Cant_Flias)
# Definir colores personalizados
colores <- c("#1f77b4", "#ff7f0e", "#2ca02c")
# Crear el gráfico de barras polar
ggplot(data = FliasDesPPBN, aes(x = "", y = Total_Flias, fill = Pcia)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_text(aes(label = Total_Flias),
position = position_stack(vjust = 0.5),
size = 4) +
coord_polar(theta = "y") +
theme_void() +
scale_fill_manual(values = colores) # Aplicar colores personalizados
```
### **Familias Destinatrias por Identidad Cultural**
```{r}
FliasDes_EtniaPPBN <- PPBN2 %>%
group_by(Tipo) %>%
summarise(Total_Flias = sum(Cant_Flias))
# Calcular el total de familias en todos los proyectos
total_FliasDes_EtniaPIC <- sum(proyectos$Cant_Flias)
# Definir colores personalizados
colores <- c("#d62728", "#9467bd", "#8c564b", "#e377c2", "#7f7f7f", "#bcbd22", "#17becf")
# Crear el gráfico de barras polar
ggplot(data = FliasDes_EtniaPPBN, aes(x = "", y = Total_Flias, fill = Tipo)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_text(aes(label = Total_Flias),
position = position_stack(vjust = 0.5),
size = 4) +
coord_polar(theta = "y") +
theme_void() +
scale_fill_manual(values = colores) # Aplicar colores personalizados
```
Column {data-width=250}
-----------------------------------------------------------------------
**Indicadores Económico y de Financiamiento**
### Indicadores
```{r}
# Obtener el monto total de la columna Monto_U.S en PPBN
ppbn_monto <- PPBN %>%
select(Monto_U.S)
# Calcular la suma del monto total
total_monto <- sum(ppbn_monto$Monto_U.S)
# Formatear el número para mostrarlo sin notación científica
formatted_total_monto <- format(total_monto, scientific = FALSE)
# Mostrar el valor formateado en el cuadro de valor (valueBox)
valueBox(formatted_total_monto, caption = "Inversión", icon = "fa-solid fa-sack-dollar fa-beat", color = "teal")
```
### Indicadores
```{r}
valueBox(6, caption = "Redes de Cuidado", icon = "fa-solid fa-house-user fa-beat", color = "purple")
```
### Indicadores
```{r}
valueBox(4, caption = "Producción", icon = "fa-solid fa-users fa-beat", color = "olive")
```
### Indicadores
```{r}
valueBox(3, caption = "Capacitación", icon = "fa-solid fa-person-chalkboard fa-beat", color = "orange")
```
### Indicadores
```{r}
valueBox(2, caption = "Innovación", icon = "fa-solid fa-lightbulb fa-beat", color = "#17becf")
```
### Indicadores
```{r}
valueBox(1, caption = "Comercialización", icon = "fa-solid fa-magnifying-glass-dollar fa-beat", color = "#e377c2")
```
